２０１２年５月 Ｍａｖ ２０１２ 天津大学学报（社会科学版） ＪＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＴＩＡＮＪＩＮ ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ（ＳＯＣＩＡＬ ＳＣＩＥＮＣＥＳ） 第１４卷第３期 Ｖ０１．１４ Ｎｏ．３ 面向过程的供应链企业合作信任机制研究 林 强，那仁高娃，许文婷 （天津大学管理与经济学部，天津３０００７２） 摘要：采用马尔可夫过程和柯西满意度的函数模型，研究基于供应链企业合作博弈过程的供应链企业合作信任 问题，是当前企业需要探讨和解决的重要课题。选取度量信任的５个常用指标，通过分析和评价，计算供应链企业 合作的转移概率来设计企业间可信度分析函数，建立加入主观判断因素的信任函数，预测合作企业表现出的可信 度概率。算例分析验证了该方法的有效性。 关键词：信任机制；决策机制；马尔可夫过程；满意度函数 中图分类号：Ｆ２５２ 文献标志码：Ａ 文章编号：１００８－４３３９（２０１２）０３－０１９３－０５ 供应链管理的重点在于供应链上的企业共同承担 风险并可共同享有收益。但是，观察现实中供应链企 业的合作状况可知，许多供应链并没有获得其预想的 收益。供应链上企业问合作没有建立起完善的信任机 更深入的分析 Ｊ。但他们的研究很少从定量的角度 分析供应链企业的合作模型，没有建立起一个供应链 企业间的可信度模型。 本文基于目前供应链领域的研究成果，对供应链 企业之间信任机制进行了分析和总结，然后针对供应 链企业之间博弈的状况，建立了供应链企业问在博弈 制是造成该类现象的一个主要原因。因此，研究供应 链上企业合作时的信任机制建立过程并构建信任机制 模型具有现实意义。 状态下的信任机制模型。 一在国内，吴澄等提到了供应链管理中的利益分配 问题，指出在供应链各成员之间建立一种信任机制有 利于供应链实现其最大效率 １１；肖爽、李北平探讨了 、模型设计 供应链中合作企业间实现信任的影响因素 ；蔡升 桂、徐健阐述了信任的定义和维度，提出了供应链企业 之间建立信任机制的概念性框架 ；许淑君、马士华 通过分析国内外知名企业在建立信任机制的案例，指 出建立供应链企业间信任机制是非常重要的，提倡关 注对供应链企业间的信任机制的深入研究 。在国 （一）马尔可夫链的信任度量指标分析 过程型信任是指合作伙伴随着时间的推移通过对 比对方在交易中的实际表现与所期望的行为之间的差 异，不断地调整的信任关系＿９ Ｊ。过程型信任是基于合 作双方行为的连续性的一种信任机制，该信任机制是 双方在长期的、可靠的相互关系基础上建立起来的相 互间的信任。企业在供应链上考虑是否与对方合作 时，会产生合作博弈的过程。根据马尔可夫的相关理 外，关于信任机制问题学者们也进行了不少探讨。霍 斯莫尔对信任机制应用的条件和基本概念进行了论 述，他主张通过人际关系、组织关系以及社会关系来促 进信任机制的建立和实施 ；Ｎｉｅｌｓｅｎ对国际战略联盟 进行了实证研究，分析了信任在战略联盟中的作 用Ｅ６１；Ｃｈｏｗ、Ｈｏｌｄｅｎ和Ｐａｒｋｈｅ等则对信任关系的产生 与持久性因素进行了研究 ，他们强调在企业间建立 信任机制是进行供应链管理的重要步骤，提出了信任 机制的基本框架，并基于信任产生的影响因素进行了 收稿日期：２０１１－０３－１７． 论，本文所设计的信用指标评价体系，是建立在以下假 设基础上的。供应链企业在合作博弈过程中．，从时间 维度看，较为看重上一次合作中合作方的表现，而历史 合作中的历次表现是随着双方的合作进程不断反映在 两者最近一次合作中的。这是因为在实际合作的观察 中发现，企业双方进行合作博弈过程时比较看重对方 近一次合作的表现，而将历史合作状况作为参考，企业 基金项目：教育部人文社会科学一般基金资助项目（０９ＹＪＣ６３０１６５） 作者简介：林通讯作者：林强（１９７０一），男，博士，副教授． 强，ｑｉａｎｇｌｉｎ＠ｔｊｕ．ｅｄｕ．ｃｎ． ・１９４・ 天 津 大 学 学 报 （社会科学版） ２０１２年５月 间最为看重的是近期合作的表现和结果。本文依据供 应链中合作企业之间的关系特征，以文献《供应链企 业间的信任机制研究》 中的５个度量指标，即声誉、 愿意顾客化、合作对象的数量、规模及共享机密信息作 为评价指标。徐淑君、马士华指出，良好的声誉是企业 标３个等级的评价概率会发生一定的变化，通过这个 变化即可获得评价状态变化的转移概率，设为Ｐ （Ｐ 表示企业合作的过程中，从指标的某个评价状态ｉ转 变为该指标的另一个评价状态．７的概率），进而获得 “声誉”指标的评价状态转移矩阵为 ｒＰ１１ Ｐ１２ Ｐ１３］ 问建立和维护信任机制的重要影响因素。整体规模的 大小，也对其他企业的信任程度有很大的影响。愿意 顾客化表明企业不会采取机会主义行为，所以它较为 可信。企业共享机密的成本很高，因此它较为可信。 合作对象的数量则反映了其他企业对该企业的信任程 ｌ Ｐ２１ Ｐ２２ Ｐ２３ ｌ Ｊ Ｐ Ｐ ： Ｐ 。（２） 经过ｎ次合作之后，Ａ企业可以根据前ｎ次合作 的概率状况，运用马尔科夫链对Ｂ企业ｎ＋１次合作的 度。因此，将它们作为信任度量指标具有有效性。 在分析中的参数设计如下 （１） （ｆ＝１，２，…，５），表示声誉、愿意顾客化、 “声誉”评价概率进行预测，假设该指标３个等级的预 测概率用符号表示为 Ｏｔ ＋１，３／ ＋１，６ ＋ｌ＇０＜ｏｔ ＋１， ＋１，６ ＋１＜１，ｏ／ ＋１＋ ＋６ ＝１ （３） 合作对象的数量、规模及共享机密信息这５个度量指 标，这些指标影响着供应链企业之间的信任状况。 （２）针对５个度量指标运用马尔可夫链进行评 由于企业间合作与否与最近一次两者之间合作的 结果有较直接的关系，而之前的评价通过对最近一次 评价的影响而反映到了其中，因此 的变化过程实际 价。对于各个不同指标，分别有ｋ种评价等级。例如， 针对“声誉”指标对企业的评价可以分为３个评价等 级，分别为优、良、差。 （３） 表示的是第ｚ个度量指标对应的第ｋ个评 价等级。 上是一个迭代过程，与时间ｔ无关，即可定义为齐次马 尔可夫链。马尔可夫链的性质决定，当企业双方的合 作次数ｎ ∞时，ｌｉｍＰ （ｎ）＝￣ｒｊ＞０（ｉ，．Ｊ．∈Ｅ），该式 将ｚ设定为１、ｋ设定为３，我们对以上评价指标进 行运用。假设Ｂ企业是Ａ企业选择的合作伙伴备选 企业，Ａ企业需要确定是否应该选中Ｂ企业成为其真 正的合作伙伴，所以开始开展对Ｂ企业的评价。首 先，假设Ａ企业比较看重企业的“声誉”，因此对“声 誉”指标进行评级。在评级过程中，我们提供的方法 是，Ａ企业可以参考Ｂ企业在行业内的历史评价资料 说明处于长期合作状态下的供应链企业双方，从Ａ企 业的角度讲，Ｂ企业 的值趋于稳定。 举例说明，当Ｚ＝１，ｋ＝３时，依据齐次马尔可夫 ｒＰ１１ Ｐ１２ Ｐ１３］ 链的性质，由于矩阵ｌｌ Ｐ Ｐ ：Ｐ：。ｌ是正规随机矩 Ｐ， Ｐ ： Ｐ Ｊ阵，则该矩阵存在一个稳定的概率矩阵 ｒ ７ｒ１１ ７ｒ１２ ７ｒ１３］ Ｌ仃３ｌ仃３２仃３３ｊ 及之前与之合作时对其的评价状况，将这些评价数据 作为Ａ、Ｂ企业建立合作之前的初始状态概率，用符号 表示指标“声誉”的３个评价等级优、良、差的概率为 ｏ，ｒＰｌ１ Ｐ１２ Ｐ１３］ ＬＰ３１ Ｐ３２ Ｐ３３ｊ Ｉ ７ｒ２１ ７ｒ２２ 丌２３ Ｉ＝１ｉｍｌ Ｐ２１ Ｐ２２ Ｐ２３ Ｉ，当评价转移 概率的值趋于稳定后，可以推导得到评定等级的下一 个状态。分析过程为 卢ｏ，６０，０＜ｏｔｏ，３／ｏ，６ｏ＜１，ｏｔｏ＋／３ｏ＋６ｏ＝１ （１） 根据马尔可夫相关理论，定义向量［Ｏｔ。，卢。，氏］是 概率向量。 企业之间信任关系的建立是有一个过程的，依照 前文所述的评级思想，Ａ企业在确定选择Ｂ企业作为 其合作伙伴之前，Ａ企业会试探性的与Ｂ企业展开合 作，并在每一次合作中详细记录对其“声誉”指标的评 价等级。经过ｎ次合作后，Ａ企业对Ｂ企业“声誉”指 ＝ （７ｒ１３７ｒ３２—７ｒ１２７ｒ３３＋７ｒ１２）仃１２＋（７ｒ１３＋７ｒｌ２７ｒ２３—７ｒ１３７ｒ２２）７ｒ３１ —７ｒ１３７ｒ２２） （５） ３＝ ／６＝ （１＋仃２Ｉ一仃ＩＩ）（丌Ｉ３仃３２一仃Ｉ２７ｒ３３＋ １２）＋（１＋仃１３—７ｒＩ１）（仃Ｉ３＋仃１２仃２３—７ｒ１３７ｒ２２） （１—７ｒ１１）（仃１３＋７ｒ１２７ｒ２３—７ｒ１３７ｒ２２） （１＋７ｒ２１—７ｒ】】）（７ｒｌ３７ｒ３２—７ｒ１２７ｒ３３＋仃ｌ２）＋（１＋７ｒ１３一Ｊ７ｒ１１）（７ｒ１３＋７ｒ１２仃２３—７ｒ１３７ｒ２２） 第１４卷第３期 林 强等：面向过程的供应链企业合作信任机制研究 ・１９５・ ｓ（ ）＝１。 ｓ（Ｘ ；Ｘｏ， ）＝ 』ｌａ７７＂ ｒｃｔａｎ（ １， ，） ＋ １ｃ （ ）６ ］ ｈ （ ） 。 ０・ ｛ｙ＝ ．１．０ （７）Ｌ／Ｊ Ｌ ＝２０ 概 蛊 ／ ／ ／， …一一一一１ 一／／ Ｏ 变量 图１满意度函数ｓ（ ）的图像 以被求出，进而得到５ ，其计算公式为 ｓ ＝∑ ｓ （８） Ｉ＝ 公式（８）表明，对于任意一个影响供应链企业信 任关系的因素，在考量了该因素各个评级在稳定状态 下的概率后，Ａ企业在ｆ这个评价因素方面对Ｂ企业 的满意度，也就是说，在２因素方面Ａ企业选择信任Ｂ 企业的概率。 （三）考虑主观因素时信任函数的建立 合作双方的信任关系时刻受到供应链合作关系的 评价指标的影响，供应链合作关系的评价指标都时时 刻刻影响着合作双方的信任机制，但是对于不同的企 业而言，它们的影响程度是不同的。对不同的企业来 讲，每一个评价指标都占有不同的影响权重，权重的值 可以由企业自行设定。我们依据这些权重，就可以在 主观权重参数的条件下将之前得到的概率进行加权平 均，最后就会得到可信任度的评估值。 首先，定义一些参数的概念，ｓ表示供应链上企业 进行合作的时候一方企业值得信任的概率，即该企业 的可信度评估值； 表示供应链上企业进行合作的过 程中一方企业设定的影响信任度评价指标重要性的权 重值。该权重值的取值由企业根据不同的产品类型、 不同的抗风险能力等因素来设定。一个新兴的小企 业，通常的情况下会比较看重企业的“声誉”，因此分 配的“声誉”权重就会提高，该企业希望以此来规避合 作过程中可能出现的各种意外风险。由定义不难看 出， 满足以下两个条件：一是∑ ＝１；二是０≤ ≤１（ｉ＝１，２，…，ｆ）。那么供应链企业合作时一方 的可信任度评估值为 ｜ｓ＝∑ｗｉｔ＝￡ Ｓ ＝∑ ∑ ｉ＝ｌ ＝ ∑ ＝ｌ；０≤∞ ≤１ （９） 由以上分析可以看出，马尔可夫链可以在信任度 评价指标趋于稳定状态下预测供应链合作情况下双方 ・１９６・ 天 津 大 学 学 报（社会科学版） ２０１２年５月 企业的表现概率，又能够评价信任度评价指标趋于稳 定状态下影响信任关系的各个因素的满意度函数值。 最后考虑到主观因素对该值产生影响，并将其以权重 形式加入结果中，得到了一个基于企业间以往合作的 状况或待评企业历史评价资料来预测未来Ａ、Ｂ两个 企业建立稳定合作关系时，Ａ企业认为的Ｂ企业值得 标“声誉”的评价等级优、良、差的概率为 １／３ ０ ０ 通过上述公式可以计算出 ， ， 的值分别为 ０．６、０．２、０．２。其余４个评价指标的各个评价等级出 其信任的可信度函数。通过该函数取得的企业可信度 评估值为建立供应链上企业合作信任机制提供了一种 现的概率可以参照以上计算过程得出，然后针对声誉 定量的指标。 二、算例分析 假设供应链上有两个企业：企业Ａ和企业Ｂ。Ａ 企业采用本文所阐述的方法评估Ｂ企业值得信任的 概率并以此做出最终的决策。这个过程可以分成马尔 可夫过程分析和满意度分析及决策这两个步骤。 （一）马尔可夫过程分析 Ａ企业从声誉、愿意顾客化、合作对象的数量、规 模及共享机密信息（ ）这５个方面来考察Ｂ企业是 否值得信任。以“声誉”为例进行说明，Ａ企业将对Ｂ ＝ 企业的“声誉”评价指标分成优、良、差３个等级。假 设Ａ企业将Ｂ企业选定为长期合作伙伴的备选企业， 那么对于“声誉”这个评价指标，Ａ企业可以参考其他 ］ ＋ 占 与Ｂ企业合作过的企业给出的评价，并将这些评价作 × ＝ ｒ ｌ １ 为与Ｂ企业合作之前的初始状态概率。定义指标“声 ￡ｒ ｌ １ ， ． 誉”的３个评价等级优、良、差的概率 。，风， 分别为 ０．５、０．３、０．２。另外，假设Ａ、Ｂ两个企业在建立长期 合作前对Ｂ企业进行了５次试探性考核，考核结果见 Ｉ ／３ ０ ０ 表１ １●●●●● ｊ ，Ｌ ｌ Ｉ 、Ｊ 表１ Ａ企业对Ｂ企业试探性考核结果表 评价 评价 第１次试 第２次试 第３次试 第４次试 第５次试 指标 等级 探性合作 探性合作 探性合作 探性合作 探性合作 优 、／ 、／ 、／ 声誉 良 、／ 差 、／ 由表１可以得到指标“声誉”的评价级别优、良、 差的概率 ， ，８ 分别为０．６，０．２，０．２。则状态转移 矩阵为 优 良 差 优ｒ１／３ １／３ １／３］ 良ｉ １ ０ ０ ｆ （１０） 差Ｌ １ ０ ０ Ｊ 通过公式（１０）可以预测第６次合作时Ｂ企业指 表现为优的概率，Ａ企业将进行满意度分析。 （二）满意度分析及决策 通过前文所述的过程进行预测，得出指标“声誉” 的评价等级为优的概率是０．６，即 ＝０．６，ｚ：１，ｋ＝ １，代人柯西分布满意度函数，则 ５（ ； ， ）＝ 』ｌａｒｃｔａｎ（ １（ ）（１２） 【１ （Ｘ ＞Ｘｏ） ｒ（ ）０＝０．２５ 。 可得Ｓ（Ｘ：；Ｘｏ，ｙ）＝０．６１，那么Ｂ企业在指标 “声誉”上有６０％的可能性被评为优，在该种情况下， Ａ企业的满意度是６１％。参照以上分析过程可以得 到其余４个评价指标评价等级为“优”时所对应的满 意度值，简便起见，在这里我们假设其他４个评价指标 的满意度值分别为７３％、６３％、５２％、４９％。并将声 誉、愿意顾客化、合作对象的数量、规模及共享机密信 息的权重指标 设为０．３、０．２、０．１、０．１、０．３，那么依 据权重情况下的可信度概率的计算公式，综合考虑这 ５个影响信任的指标，得到Ｂ企业对于Ａ企业的可信 度概率为 Ｓ＝ ∑ Ｓ ＝０．３ Ｘ ０．６１＋０．２×０．７３＋ ＝ｆ ０．１×０．６３＋０．１×０．５２＋０．３×０．４９＝０．５９（１３） 至此，得到了Ａ企业对Ｂ企业可信度的满意度为 ５９％。此时，再根据试探性合作的资料及Ａ企业与其 他候选企业合作得到的可信度的满意度，Ａ企业可以 评估是否对与Ｂ企业合作有足够的信任，从而选择最 优的企业进行信任基础上的合作，以获得供应链的最 大效率。 三、结语 本文根据供应链上企业展开合作时进行的博弈过 第１４卷第３期 林 强等：面向过程的供应链企业合作信任机制研究 ・１９７・ 程为基础，分析了了企业建立合作关系时的实际状况， 构建了企业间信任机制的模型，得到如下结论。 参考文献： 总结了影响供应链企业信任关系的５个度量指 ［１］ 韩坚，吴澄，范玉顺．供应链建模与管理的技术现状 标，即声誉、愿意顾客化、合作对象的数量、规模及共享 和发展趋势［Ｊ］．计算机集成制造系统，１９９８（４）：８．１４． 机密信息，并针对这５个度量指标运用了马尔可夫相 ［２］ 肖爽，李北平．供应链中合作企业间信任关系的研究 关理论知识，提出将各个信任指标评价为差、良、优３ ［Ｃ］∥中国信息经济学会，２００７年学术年会论文集，哈尔 个等级。通过企业之前试探性合作状况或参考待评价 滨：管理科学出版社，２００７：５６—５９． 企业的历史评价资料，获得待评价企业信任度量指标 ［３］ 蔡升桂，徐健．供应链企业问信任及其提升机制研究 ３个等级的多个评价概率，由此计算出该指标３个等 ［Ｊ］．物流技术，２００７，２６（５）：２８—３２． ［４］许淑君，马士华．供应链企业间的信任机制研究［Ｊ］．工 级的一步评价转移矩阵，并据此转移矩阵预测未来合 业工程与管理，２０００（６）：９０—９２． 作前该企业各个度量指标不同评级的概率。依据该 ［５］Ｈｏｓｍｅｒ Ｌ Ｔ．Ｔｒｕｓｔ：Ｔｈｅ ｃｏｎｎｅｃｔｉｎｇ ｌｉｎｋ ｂｅｔｗｅｅｎ ｏｒｇａｎｉｚａ— 值，企业可以在合作前对备选合作企业的可信度进行 ｔｉｏｎａｌ ｔｈｅｏｒｙ ａｎｄ ｐｈｉｌｏｓｏｐｈｉｃａｌ ｅｔｈｉｃｓ［Ｊ］．Ａｃａｄｅｍｙ ｏｆ Ｍａｎ— 评价。 ａｇｅｍｅｎｔ Ｒｅｖｉｅｗ，１９９５（２）：３７９４０３． 应用柯西累计概率分布函数建立较为符合企业实 『６］ Ｂｏ Ｂｅｒｎｈａｒｄ Ｎｉｅｌｓｅｎ．Ｔｒｕｓｔ ａｎｄ ｌｅａｒｎｉｎｇ ｉｎ ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ 际的满意度模型，并将马尔可夫相关理论获得的信任 ｓｔｒａｔｅｇｉｃ ａｌｌｉａｎｃｅ［ＥＢ／ＯＬ］．ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｅＥｓａ．ｏｒｇ．２００１— 关系度量指标的可信度概率应用到该满意度模型的参 ８＿２０． 数中，建立了函数葡＝ ｌ面ｌ＋ ２面２＋ ３面３＋ ４面４＋ ［７］ Ｃｈｏｗ Ｓ，Ｈｏｌｄｅｎ Ｒ．Ｔｏｗａｒｄ ａｌｌ ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ ｏｆ ｌｏｙａｌｔｙ：Ｔｈｅ 面 ，该函数即为企业可信度分析函数。根据此函 ｍｏｄｅｒａｔｉｎｇ ｒｏｌｅ ｏｆ ｔｕｒｓｔ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｆｏＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，１９９７， ９（３）：２７５￣９８． 数，企业可以在判定未来合作企业的可信度时进行定 『８］Ｐａｒｋｈｅ Ａ．Ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ ｔｕｒｓｔ ｉｎ ｉｎｔｅｎｒａｔｉｏｎａｌ ａｌｌｉａｎｃｅｓ 量分析，从而获得更为准确的信息以选择合适的企业 ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ ｒ２ｄ Ｂｕｓｉｎｅｓｓ，１９９８，３３（３）：２１９－２４０． 进行信任基础上的合作，以获得供应链的最大效率。 ［９］刘荣利，王浩．信任的产生机制［Ｊ］．济宁师范专科学校 另外，本文运用算例说明了上述方法的应用过程。 学报，２００６，２７（５）：９４－９６． Ｔｒｕｓｔ Ｍｅｃｈａｎｉｓｍ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｐｒｏｃｅｓｓ ｉｎ Ｓｕｐｐｌｙ Ｃｈａｉｎ Ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ Ｃｏｏｐｅｒａｔｉｏｎ ＬＩＮ Ｑｉａｎｇ，ＮＡＲＥＮ Ｇａｏ—ｗａ，ＸＵ Ｗｅｎ－ｉｒｎｇ （Ｆａｃｕｈｙ ｏｆ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ａｎｄ Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ，Ｔｉａｎｊｉｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｔｉａｎｊｉｎ ３０００７２，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｐｐｌｙｉｎｇ Ｍａｒｋｏｖ ｐｒｏｃｅｓｓ ａｎｄ Ｃａｕｃｈｙ ｓａｔｉｓｆａｃｔｉｏｎ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ ｔｏ ｓｔｕｄｙ ｔｒｕｓｔ ｍｅｃｈａｎｉｓｍ ｉｎ ｓｕｐｐｌｙ ｃｈａｉｎ ｅｎｔｅｒ— ｐｒｉｓｅ ｃｏｏｐｅｒａｔｉｏｎ ｗｈｉｃｈ ｉｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｐｒｏｃｅｓｓ ｉｎ ｔｈｅ ｃｏｏｐｅｒａｔｉｏｎ Ｇａｍｅ，ｉｓ ａｎ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｉｓｓｕｅ ｔｈａｔ ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｓ ｎｅｅｄ ｔｏ ｅｘｐｌｏｒｅ ａｎｄ ｒｅｓｏｌｖｅ ｃｕｒｒｅｎｔｌｙ．Ｆｉｖｅ ｉｎｄｉｃａｔｏｒｓ ｏｆ ｍｅａｓｕｒｉｎｇ ｔｒｕｓｔ ａｒｅ ｓｅｌｅｃｔｅｄ，ｔｈｅ ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎ ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ ｅｏｏｐｅｒｍｉｏｎ ｉｓ ｃａｌｃｕｌａｔｅｄ ｂｙ ａｎａｌｙｚｉｎｇ ａｎｄ ｅｖａｌｕａｔｉｎｇ，ｔｈｅ ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ ａｎａｌｙｓｉｓ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｏｆ ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ ｃｏｏｐｅｒａｔｉｏｎ ｉｓ ｄｅｓｉｇｎｅｄ，ｔｈｅ ｔｒｕｓｔ ｆｕｎｃ— ｔｉｏｎ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｓｕｂｊｅｃｔｉｖｅ ｊｕｄｇｍｅｎｔ ｉｓ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ，ａｎｄ ｔｈｅ ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ ｃｏｏｐｅｒａｔｉｏｎ ｉｓ ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ．Ｔｈｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｍｅｔｈｏｄ ｉｓ ｖａｌｉｄａｔｅｄ ｂｙ ａ ｃａｓｅ ｓｔｕｄｙ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｔｕｒｓｔ ｍｅｃｈａｎｉｓｍ；ｄｅｃｉｓｉｏｎ－ｍａｋｉｎｇ ｍｅｃｈａｎｉｓｍ；Ｍａｒｋｏｖ ｐｒｏｃｅｓｓ；ｓａｔｉｓｆａｃｔｉｏｎ ｆｕｎｃｔｉｏｎ
